基于人工免疫系统的海洋渔船预警模型研究

发布时间：2017-05-01 03:12

  本文关键词：基于人工免疫系统的海洋渔船预警模型研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：渔船在海洋上航行作业的安全关系着广大渔民的生命和财产安全。海洋渔业的生产安全也一直是各级政府部门高度关注的民生问题。针对海洋渔业安全保障需求,本文进行了以下3个方面的工作： 1)本文根据所收集的大量渔船海事案例,经过整理分析,基于渔船海事案例特征及渔船自身结构特征,构建了渔船海事案例模型。该模型将渔船海事案例分为事故类型、事故时空信息、渔船信息等五类信息进行存储。并以空间数据库为依托,构建基于Geodatabase空间数据库的渔船海事案例库。案例库分为海域层、类型层及案例层三层,将渔船海事案例按照海域、案例类型、案例三级分类进行储存管理,分别对应Geodatabase数据库中的要素集、要素类及要素三层结构。渔船海事案例库具有空间性、完整性、和可扩展性等优点,提供了一种新的渔船海事案例的存储管理方式。 2)本文基于人工免疫系统原理,采用经过改进的否定选择算法,结合渔船海事案例库中存储的渔船海事案例,提出了一种基于人工免疫系统的海洋渔船预警模型。模型以渔船的船龄、吨位、材质、发动机功率、海面风等级及海浪浪高作为预警指标,通过BP神经网络,基于已有的历史渔船海事案例,计算各预警指标权重。通过数据编码、亲和力计算、创建预警检测器等一系列“免疫”步骤。针对风灾事故对渔船海事进行提前预警。经过模型验证,其预警结果准确率高,满足渔船预警需求。 3)本文运用MFC框架与开源GIS开发包,嵌入Matlab COM组件,完成了基于人工免疫系统原理的海洋渔船预警可视化系统的开发工作。系统实现了渔船监控、海洋环境预报、渔船风险分析、电子地图制图等功能。集成了渔船海事案例库、海洋渔船预警模型。为处在危险海域的渔船提供报警和避险指导,提升渔业生产安全服务能力,为渔业生产安全管理提供有力的技术支撑。
【关键词】：渔船预警 人工免疫系统 否定选择算法 案例库
【学位授予单位】：首都师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：U674.4;U698
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-13
• 第一章 绪论13-20
• 第一节 选题背景与意义13-14
• 第二节 国内外研究进展14-16
• 一 案例库研究进展14
• 二 渔船预警模型14-16
• 第三节 研究内容与技术路线16-18
• 一 研究内容16
• 二 技术路线16-18
• 第四节 可行性分析18-19
• 一 人工免疫系统与海洋渔船预警模型功能相似性18
• 二 人工免疫系统与海洋渔船预警模型原理相似性18-19
• 第五节 创新点19-20
• 第二章 渔船海事案例库建设研究20-25
• 第一节 渔船海事案例模型20-21
• 第二节 案例库设计思想21-22
• 第三节 渔船海事案例库结构设计22-24
• 一 基于空间数据库的案例库存储模式22-23
• 二 渔船海事案例库结构23-24
• 第四节 本章小结24-25
• 第三章 海洋渔船预警模型指标体系构建25-31
• 第一节 威胁渔船安全的海洋要素选取25-26
• 第二节 渔船自身结构对渔船航行作业安全的影响26-28
• 一 船龄对渔船航行作业安全的影响26
• 二 吨位对渔船航行作业安全的影响26-27
• 三 材质对渔船航行作业安全的影响27
• 四 发动机功率对渔船航行作业安全的影响27-28
• 第三节 海洋环境对渔船航行作业安全的影响28-30
• 一 风对渔船航行作业安全的影响28
• 二 海浪对渔船航行作业安全的影响28-30
• 第四节 本章小结30-31
• 第四章 基于人工免疫的海洋渔船预警模型31-48
• 第一节 人工免疫系统原理31-34
• 一 自然免疫系统原理31
• 二 人工免疫系统原理31-33
• 三 否定选择算法33-34
• 第二节 预警指标权重的确定34-40
• 一 数据准备与海洋渔船预警神经网络输入、输出和隐含层确定35-37
• 二 确定神经网络传递函数及训练函数37-38
• 三 神经网络模型建立38-39
• 四 预警指标权重计算39-40
• 第三节 预警模型的建立40-46
• 一 数据编码42
• 二 亲和力计算42-43
• 三 确定阈ε值创建预警检测器R43-45
• 四 预警、预报45-46
• 第四节 预警模型实例检验46-47
• 第五节 本章小结47-48
• 第五章 基于人工免疫系统原理的海洋渔船预警可视化系统研究48-54
• 第一节 基于人工免疫系统原理的海洋渔船预警可视化系统设计48-49
• 第二节 海洋渔船预警模块设计49-51
• 第三节 基于人工免疫系统原理的海洋渔船预警可视化系统实现51-53
• 第四节 本章小节53-54
• 第六章 结论与展望54-56
• 第一节 结论54-55
• 第二节 展望55-56
• 参考文献56-58
• 致谢58

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 沈栋,黄祥鹿;随机波浪作用下的船舶倾覆[J];船舶力学;1999年05期

2 鲍君忠;刘正江;黄通涵;;船舶风险评价模型[J];大连海事大学学报;2010年04期

3 罗福才;林焰;王运龙;;基于综合安全评估的渔船安全风险分析[J];大连海事大学学报;2011年02期

4 王凤武,贾传荧;船舶抗风浪等级的研究[J];大连海事大学学报;1998年01期

5 姚杰,任玉清;渔船航行安全评价方法的研究[J];大连水产学院学报;2005年03期

6 谈英姿,沈炯,肖隽,宋兆龙,吕震中;人工免疫工程综述[J];东南大学学报(自然科学版);2002年04期

7 董传恒;马俊勇;于鸿峰;;基于案例的推理在导航装备故障案例库系统中的应用[J];电子设计工程;2013年05期

8 任玉清;郑吉辉;;综合安全评估(FSA)在渔船风险控制中的应用[J];渔业现代化;2011年03期

9 苏永康,吴如松;谈大风浪中的船舶操纵[J];航海技术;2004年06期

10 郑中义,吴兆麟;以BP神经网络计算船舶碰撞危险度[J];世界海运;2000年02期

中国博士学位论文全文数据库 前1条

1 李欣;应急案例知识库系统及其应用关键技术研究[D];解放军信息工程大学;2010年

  本文关键词：基于人工免疫系统的海洋渔船预警模型研究，，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：338126